如圖，為使用到的公式，資訊熵表明樣本的混亂程度，增益表示熵減少了，即樣本開始分類，增益率是為了平衡增益準則對可取值較多的屬性的偏好，同時增益率帶來了對可取值偏小的屬性的偏好，實際中，先用增益進行篩選，選取大於增益平均值的，然後再選取其中增益率最高的。

以下程式碼純粹手寫，未參考其他人程式碼，如果問題，請不吝賜教。

1，計算資訊熵的函式

import numpy as np
# 計算資訊熵
# data:like np.array
# data.shape=(num_data,data_features+1) 即屬性與label放一起了
def entropy(data,num_class):
    class_set=list(set(data[:,-1]))
    result=0
    length=len(data)
#     這裡修改一下，不使用num_class
    for i in range(len(class_set)):
        l=len(data[data[:,-1]==class_set[i]])
        p=l/length
        result-=p*np.log2(p)
    return result

2，計算增益及屬性a的固有值（IV）

# 計算不同屬性的資訊增益
# detail_features：特徵構成的list，每個特徵的可取值構成list元素，即也是list
def calculate_gain(data,detail_features,num_class):
　　'''返回各屬性對應的資訊增益及平均值'''
    result=[]
    ent_data=entropy(data,num_class)
    for i in range(len(detail_features)):
        res=ent_data
        for j in range(len(detail_features[i])):
            part_data=data[data[:,i]==detail_features[i][j]]
            length=len(part_data)
            res-=length*entropy(part_data,num_class)/len(data)
        result.append(res)
    return result,np.array(result).mean()
# 計算某個屬性的固有值
def IVa(data,attr_index):
    attr_values=list(set(data[:,attr_index]))
    v=len(attr_values)
    res=0
    for i in range(v):
        part_data=data[data[:,attr_index]==attr_values[i]]
        p=len(part_data)/len(data)
        res-=p*np.log2(p)
    return res    

3，構建節點類，以便構建樹

class Node:
    def __init__(self,key,childs):
        self.childs=[]
        self.key=key
    def add_node(self,node):
        self.childs.append(node)

4，構建樹

# 判斷資料是否在所有屬性的取值都一樣，以致無法劃分
def same_data(data,attrs):
    for i in range(len(attrs)):
        if len(set(data[:,i]))>1:
            return False
    return True

# attrs:屬性的具體形式
def create_tree(data,attrs,num_class,root):
#     注意這裡3個退出條件
    #     1，如果資料為空，不能劃分，此時這個葉節點不知標記為哪個分類了
    if len(data)==0:
        return
#   2，如果屬性集為空，或所有樣本在所有屬性的取值相同，無法劃分，返回樣本最多的類別
    if len(attrs)==0 or same_data(data,attrs):
        class_set=list(set(data[:,-1]))
        max_len=0
        index=0
        for i in range(len(class_set)):
            if len(data[data[:,-1]==class_set[i]])>max_len:
                max_len=len(data[data[:,-1]==class_set[i]])
                index=i
        root.key=root.key+class_set[index]
        return 
#     3，如果當前節點包含同一類的樣本，無需劃分
    if len(set(data[:,-1]))==1:
        root.key=root.key+data[0,-1]
        return
    ent=entropy(data,num_class)
    gain_result,mean=calculate_gain(data,attrs,num_class)
    max=0
    max_index=-1
#     求增益率最大
    for i in range(len(gain_result)):
        if gain_result[i]>=mean:
            iva=IVa(data,i)
            if gain_result[i]/iva>max:
                max=gain_result[i]/iva
                max_index=i
    for j in range(len(attrs[max_index])):
        part_data=data[data[:,max_index]==attrs[max_index][j]]
#         刪除該列特徵
        part_data=np.delete(part_data,max_index,axis=1)
#         新增節點
        root.add_node(Node(key=attrs[max_index][j],childs=[]))
#         刪除某一類已判斷屬性
        new_attrs=attrs[0:max_index]
        new_attrs.extend(attrs[max_index+1:])
        create_tree(part_data,new_attrs,num_class,root.childs[j])        

5，使用西瓜資料集2.0測試，資料這裡就手寫了，比較少

def createDataSet():
    """
    建立測試的資料集
    :return:
    """
    dataSet = [
        # 1
        ['青綠', '蜷縮', '濁響', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        # 2
        ['烏黑', '蜷縮', '沉悶', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        # 3
        ['烏黑', '蜷縮', '濁響', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        # 4
        ['青綠', '蜷縮', '沉悶', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        # 5
        ['淺白', '蜷縮', '濁響', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        # 6
        ['青綠', '稍蜷', '濁響', '清晰', '稍凹', '軟粘', '好瓜'],
        # 7
        ['烏黑', '稍蜷', '濁響', '稍糊', '稍凹', '軟粘', '好瓜'],
        # 8
        ['烏黑', '稍蜷', '濁響', '清晰', '稍凹', '硬滑', '好瓜'],

        # ----------------------------------------------------
        # 9
        ['烏黑', '稍蜷', '沉悶', '稍糊', '稍凹', '硬滑', '壞瓜'],
        # 10
        ['青綠', '硬挺', '清脆', '清晰', '平坦', '軟粘', '壞瓜'],
        # 11
        ['淺白', '硬挺', '清脆', '模糊', '平坦', '硬滑', '壞瓜'],
        # 12
        ['淺白', '蜷縮', '濁響', '模糊', '平坦', '軟粘', '壞瓜'],
        # 13
        ['青綠', '稍蜷', '濁響', '稍糊', '凹陷', '硬滑', '壞瓜'],
        # 14
        ['淺白', '稍蜷', '沉悶', '稍糊', '凹陷', '硬滑', '壞瓜'],
        # 15
        ['烏黑', '稍蜷', '濁響', '清晰', '稍凹', '軟粘', '壞瓜'],
        # 16
        ['淺白', '蜷縮', '濁響', '模糊', '平坦', '硬滑', '壞瓜'],
        # 17
        ['青綠', '蜷縮', '沉悶', '稍糊', '稍凹', '硬滑', '壞瓜']
    ]

    # 特徵值列表
    labels = ['色澤', '根蒂', '敲擊', '紋理', '臍部', '觸感']

    # 特徵對應的所有可能的情況
    labels_full = []

    for i in range(len(labels)):
        items=[item[i] for item in dataSet]
        uniqueLabel = set(items)
        labels_full.append(list(uniqueLabel))
    return np.array(dataSet), labels, labels_full

6，開始構建樹

dataset,labels,labels_full=createDataSet()

root=Node('',[])
create_tree(dataset, labels_full, 2, root)

7，列印樹結構

def print_root(n,root):print(n,root.key)
    for node in root.childs:
        print_root(n+1,node)
print_root(0,root)      

列印結果為：數字表示層次

0 
1 模糊壞瓜
1 稍糊
2 硬滑壞瓜
2 軟粘好瓜
1 清晰
2 硬滑好瓜
2 軟粘
3 青綠
4 稍蜷好瓜
4 蜷縮
4 硬挺壞瓜
3 烏黑壞瓜
3 淺白

8，繪製樹形結構，這裡我就手動繪製了。圖中有2個葉節點為空白，即模型不知道該推測其為好瓜還是壞瓜。這裡我暫時沒有好的思路解決，只能隨機處理？

9，總結

首先，暫時沒有新增predict函式。其次，這是個簡陋版的實現，有很多待優化的地方，如連續值處理、缺失值處理、剪枝防止過擬合，樹的建立使用的是遞迴（樣本大導致棧溢位，改成佇列實現較好），也有基於基尼指數的實現，還有多變數決策樹（可實現複雜的分類邊界